Em um artigo recente, analisamos esses comportamentos de lavagem para obter recompensas comerciais. Nele, descrevemos brevemente outro tipo de wash trading projetado para enganar o mercado, manipular os preços de mercado e/ou aumentar artificialmente o volume de negociação. Neste artigo, usaremos DenDekaDan Genesis Omikuji como exemplo para compartilhar nossa pesquisa sobre manipulação de mercado NFT. Nesta série, desvendamos uma série de comportamentos irregulares que parecem estar por trás de preços organizados e inflacionados artificialmente.
As transações de lavagem de dinheiro para recompensas de transações geralmente são fáceis de identificar porque geralmente ocorrem entre várias carteiras fixas. Esse tipo de washtrader basicamente não tem incentivo para esconder o fato de que um token está sendo negociado entre a mesma pessoa/entidade, principalmente porque os marketplaces NFT (principalmente X2Y2 e LooksRare) não penalizam esse comportamento ao distribuir recompensas comerciais.
Por outro lado, as transações de lavagem de dinheiro para criar informações falsas sobre o verdadeiro valor dos NFT colecionáveis geralmente são realizadas de maneira mais encoberta, mas organizada. As partes que podem estar interessadas nesse tipo de manipulação de mercado incluem: Partes do projeto NFT, criadores de mercado ou baleias com capital e conhecimento técnico suficientes para influenciar todo o mercado. Mais importante ainda, para esconder o fato de que apenas algumas entidades podem estar gerando volume e elevando os preços por meio de transações entre algumas entidades, esse tipo de manipulação de mercado geralmente envolve o uso de um grande número de carteiras, o que torna apenas É difícil encontrar sinais de manipulação por trás dele ao prestar atenção ao comportamento de um pequeno número de endereços.
Metodologia
Para identificar efetivamente a manipulação organizada do mercado por trás das transações NFT, nos concentramos na análise de dois tipos de dados:
Dados de transação: Isso inclui dados on-chain, como transações e preços (preços de transação e preços mínimos) e dados off-chain, como dados de pedidos e lances.
Correlação de endereços: Isso envolve a pesquisa da correlação de fundos entre traders, como histórico de transferências de fundos entre carteiras, se as carteiras têm a mesma fonte de fundos e se as carteiras têm o mesmo destino dos fundos.
Ao estudar os dados da transação, podemos identificar tendências suspeitas de preço e volume. Ao obter informações sobre as conexões entre as carteiras, podemos investigar se uma entidade controla um grande número de carteiras para transações e examinar seu comportamento.
Estudo de caso: DenDekaDan Genesis Omikuji
Queríamos entender por que o preço mínimo saltou de 0,05 E para 2,5 E (um aumento de 5.000%) após a primeira semana de lançamento da série em 31 de dezembro de 2022. Depois de estudar os dados, descobrimos que:
Combinar a distribuição das tendências de preço mínimo, preços de transação e preços de pedidos pendentes revela um padrão suspeito que pode sugerir manipulação de preço por trás dele.
Entre os endereços que negociaram esta série na primeira semana, pode-se verificar que muitos endereços possuem conexões financeiras.
Descoberta 1: o preço mínimo mostra uma tendência ascendente regular
A série foi lançada em 31 de dezembro de 2022. Na primeira semana após o lançamento, o preço mínimo apresentou uma tendência ascendente regular.
Primeiro, por volta de 1º de janeiro, o preço mínimo aumentou para cerca de 1E. Nos quatro dias seguintes, de 2 a 5 de janeiro, o preço aumenta cerca de 0,5 E a cada dois dias (3 de janeiro, 5 de janeiro). Depois que o preço mínimo atingiu cerca de 2E, ele permaneceu na faixa de 2-2,5E. Essa tendência de alta regular pode ser uma coincidência, mas também é altamente suspeita, levando-nos a aprofundar.
Figura 1: Os preços mínimos subiram regularmente na primeira semana após o lançamento
Descobrimento 2: A distribuição do volume e preço da transação também é suspeita
Comparando o volume diário de negociação com a tendência do preço mínimo, descobrimos que o volume negociado no dia em que o preço do conselho local mudou significativamente (31 de dezembro, 1º de janeiro, 3 de janeiro, 5 de janeiro) também foi maior do que o preço mínimo local. dias em que o preço é relativamente estável (ou seja, 2 de janeiro, 4 de janeiro, 6 de janeiro etc.), o volume é muito maior. Isso parece sugerir que alguém por trás da cena está executando um grande número de transações para afetar o preço mínimo em 1º de janeiro, 3 de janeiro e 5 de janeiro.
Figura 2: O volume de negociação sobe em um dia em que o preço mínimo aumenta acentuadamente.
Para testar essa hipótese, examinamos ainda mais a distribuição de preços de todas as transações que ocorreram durante a primeira semana. Conforme mostrado na figura abaixo (cores diferentes representam transações em dias diferentes), quase todas as transações diárias ocorrem abaixo do preço mínimo do dia. Essa descoberta é muito interessante, porque a maneira mais direta de aumentar o preço mínimo para a posição-alvo é varrer todas as ordens pendentes abaixo do preço-alvo. Este é outro sinal de que há uma manipulação organizada de preços por trás disso.
Figura 3: Distribuição dos preços das transações na primeira semana após o lançamento
Descobrimento 3: A distribuição dos preços das ordens pendentes também é semelhante à distribuição dos preços das transações
Outro aspecto importante ao aumentar o preço mínimo é criar ordens pendentes (porque preço mínimo = menor preço pedido). Observando a distribuição dos preços das ordens pendentes, vemos que ela segue um padrão semelhante aos preços das transações. Especificamente, os preços de pedidos pendentes movem-se regularmente de preços mais baixos para preços mais altos. Considerando que, em circunstâncias normais, quando os colecionáveis são lançados pela primeira vez, deveríamos ver os vendedores fazendo pedidos a um preço pedido mais espalhado, pois não há consenso sobre o valor da coleção.
Figura 4: Distribuição de preços das ordens pendentes na primeira semana após o lançamento
Descoberta 4: correlação de endereços
Descobrimos que 141 endereços (15%) de todos os traders na primeira semana podem ser vinculados com base nas relações de transferência de ETH entre carteiras. Juntos, esses endereços representaram cerca de 40% do volume de transações na primeira semana. É possível que eles sejam controlados pela mesma entidade por trás deles e, dado o alto volume de transações gerados por esses endereços, eles podem ser a parte por trás da manipulação de preços. (Observação: a pesquisa neste artigo foi realizada antes de desenvolvermos um algoritmo de agrupamento de endereços que pudesse identificar com mais precisão as conexões entre os endereços, portanto, pode haver algum viés nos dados de correlação de endereço aqui. Os agrupamentos de endereços são muito úteis ao investigar possíveis manipulações de mercado. )
para concluir
Neste estudo, compartilhamos uma estrutura construída com base em nossa experiência e conhecimento do setor para analisar a manipulação de preços de NFT. Embora possa revelar alguns fenômenos e comportamentos suspeitos, também sabemos que esse quadro não é completo, e estamos sempre aprimorando nossos métodos de pesquisa. Como existem poucos estudos semelhantes, esperamos contribuir para o campo NFT, bem como para a comunidade de análise de dados on-chain, compartilhando nossa abordagem. Ao mesmo tempo, esperamos que este estudo possa lançar luz, chamar mais atenção para a manipulação do mercado de NFT e promover mais pesquisas e análises. Acreditamos que com o esforço conjunto de toda a comunidade, podemos entender e solucionar melhor esses problemas, contribuindo assim para o desenvolvimento sustentável desse campo.
Sobre o autor
Este estudo analítico foi co-autoria de Helena L. e Lin S. da Eocene Research. Siga-nos no Twitter para se manter atualizado com mais análises e pesquisas de NFT.
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Mineração do comportamento de manipulação de preços NFT por meio de dados on-chain
Introdução
Em um artigo recente, analisamos esses comportamentos de lavagem para obter recompensas comerciais. Nele, descrevemos brevemente outro tipo de wash trading projetado para enganar o mercado, manipular os preços de mercado e/ou aumentar artificialmente o volume de negociação. Neste artigo, usaremos DenDekaDan Genesis Omikuji como exemplo para compartilhar nossa pesquisa sobre manipulação de mercado NFT. Nesta série, desvendamos uma série de comportamentos irregulares que parecem estar por trás de preços organizados e inflacionados artificialmente.
As transações de lavagem de dinheiro para recompensas de transações geralmente são fáceis de identificar porque geralmente ocorrem entre várias carteiras fixas. Esse tipo de washtrader basicamente não tem incentivo para esconder o fato de que um token está sendo negociado entre a mesma pessoa/entidade, principalmente porque os marketplaces NFT (principalmente X2Y2 e LooksRare) não penalizam esse comportamento ao distribuir recompensas comerciais.
Por outro lado, as transações de lavagem de dinheiro para criar informações falsas sobre o verdadeiro valor dos NFT colecionáveis geralmente são realizadas de maneira mais encoberta, mas organizada. As partes que podem estar interessadas nesse tipo de manipulação de mercado incluem: Partes do projeto NFT, criadores de mercado ou baleias com capital e conhecimento técnico suficientes para influenciar todo o mercado. Mais importante ainda, para esconder o fato de que apenas algumas entidades podem estar gerando volume e elevando os preços por meio de transações entre algumas entidades, esse tipo de manipulação de mercado geralmente envolve o uso de um grande número de carteiras, o que torna apenas É difícil encontrar sinais de manipulação por trás dele ao prestar atenção ao comportamento de um pequeno número de endereços.
Metodologia
Para identificar efetivamente a manipulação organizada do mercado por trás das transações NFT, nos concentramos na análise de dois tipos de dados:
Ao estudar os dados da transação, podemos identificar tendências suspeitas de preço e volume. Ao obter informações sobre as conexões entre as carteiras, podemos investigar se uma entidade controla um grande número de carteiras para transações e examinar seu comportamento.
Estudo de caso: DenDekaDan Genesis Omikuji
Queríamos entender por que o preço mínimo saltou de 0,05 E para 2,5 E (um aumento de 5.000%) após a primeira semana de lançamento da série em 31 de dezembro de 2022. Depois de estudar os dados, descobrimos que:
Descoberta 1: o preço mínimo mostra uma tendência ascendente regular
A série foi lançada em 31 de dezembro de 2022. Na primeira semana após o lançamento, o preço mínimo apresentou uma tendência ascendente regular.
Primeiro, por volta de 1º de janeiro, o preço mínimo aumentou para cerca de 1E. Nos quatro dias seguintes, de 2 a 5 de janeiro, o preço aumenta cerca de 0,5 E a cada dois dias (3 de janeiro, 5 de janeiro). Depois que o preço mínimo atingiu cerca de 2E, ele permaneceu na faixa de 2-2,5E. Essa tendência de alta regular pode ser uma coincidência, mas também é altamente suspeita, levando-nos a aprofundar.
Figura 1: Os preços mínimos subiram regularmente na primeira semana após o lançamento
Descobrimento 2: A distribuição do volume e preço da transação também é suspeita
Comparando o volume diário de negociação com a tendência do preço mínimo, descobrimos que o volume negociado no dia em que o preço do conselho local mudou significativamente (31 de dezembro, 1º de janeiro, 3 de janeiro, 5 de janeiro) também foi maior do que o preço mínimo local. dias em que o preço é relativamente estável (ou seja, 2 de janeiro, 4 de janeiro, 6 de janeiro etc.), o volume é muito maior. Isso parece sugerir que alguém por trás da cena está executando um grande número de transações para afetar o preço mínimo em 1º de janeiro, 3 de janeiro e 5 de janeiro.
Figura 2: O volume de negociação sobe em um dia em que o preço mínimo aumenta acentuadamente.
Para testar essa hipótese, examinamos ainda mais a distribuição de preços de todas as transações que ocorreram durante a primeira semana. Conforme mostrado na figura abaixo (cores diferentes representam transações em dias diferentes), quase todas as transações diárias ocorrem abaixo do preço mínimo do dia. Essa descoberta é muito interessante, porque a maneira mais direta de aumentar o preço mínimo para a posição-alvo é varrer todas as ordens pendentes abaixo do preço-alvo. Este é outro sinal de que há uma manipulação organizada de preços por trás disso.
Figura 3: Distribuição dos preços das transações na primeira semana após o lançamento
Descobrimento 3: A distribuição dos preços das ordens pendentes também é semelhante à distribuição dos preços das transações
Outro aspecto importante ao aumentar o preço mínimo é criar ordens pendentes (porque preço mínimo = menor preço pedido). Observando a distribuição dos preços das ordens pendentes, vemos que ela segue um padrão semelhante aos preços das transações. Especificamente, os preços de pedidos pendentes movem-se regularmente de preços mais baixos para preços mais altos. Considerando que, em circunstâncias normais, quando os colecionáveis são lançados pela primeira vez, deveríamos ver os vendedores fazendo pedidos a um preço pedido mais espalhado, pois não há consenso sobre o valor da coleção.
Figura 4: Distribuição de preços das ordens pendentes na primeira semana após o lançamento
Descoberta 4: correlação de endereços
Descobrimos que 141 endereços (15%) de todos os traders na primeira semana podem ser vinculados com base nas relações de transferência de ETH entre carteiras. Juntos, esses endereços representaram cerca de 40% do volume de transações na primeira semana. É possível que eles sejam controlados pela mesma entidade por trás deles e, dado o alto volume de transações gerados por esses endereços, eles podem ser a parte por trás da manipulação de preços. (Observação: a pesquisa neste artigo foi realizada antes de desenvolvermos um algoritmo de agrupamento de endereços que pudesse identificar com mais precisão as conexões entre os endereços, portanto, pode haver algum viés nos dados de correlação de endereço aqui. Os agrupamentos de endereços são muito úteis ao investigar possíveis manipulações de mercado. )
para concluir
Neste estudo, compartilhamos uma estrutura construída com base em nossa experiência e conhecimento do setor para analisar a manipulação de preços de NFT. Embora possa revelar alguns fenômenos e comportamentos suspeitos, também sabemos que esse quadro não é completo, e estamos sempre aprimorando nossos métodos de pesquisa. Como existem poucos estudos semelhantes, esperamos contribuir para o campo NFT, bem como para a comunidade de análise de dados on-chain, compartilhando nossa abordagem. Ao mesmo tempo, esperamos que este estudo possa lançar luz, chamar mais atenção para a manipulação do mercado de NFT e promover mais pesquisas e análises. Acreditamos que com o esforço conjunto de toda a comunidade, podemos entender e solucionar melhor esses problemas, contribuindo assim para o desenvolvimento sustentável desse campo.
Sobre o autor
Este estudo analítico foi co-autoria de Helena L. e Lin S. da Eocene Research. Siga-nos no Twitter para se manter atualizado com mais análises e pesquisas de NFT.
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